В данной статье рассматривается вопрос применения инновационных педагогических технологий в повышении эффективности обучения. В статье анализируется влияние на образовательный процесс таких инновационных методов, как интерактивное обучение, геймификация, онлайн-обучение и персональный подход. По результатам исследования было показано, что достигается улучшение мотивации, успеваемости и творческого потенциала учащихся.
В данной статье рассмотрены проблемы, возникающие при цифровой обработке изображений внутренних органов человека, полученных методом видеоэндоскопии, а также пути их устранения. Несмотря на широкое применение видеоэндоскопических изображений в медицине, в диагностике и хирургии, их качество может снижаться из-за таких факторов, как недостаточное освещение, шумы, геометрические искажения и изменение цветового баланса. Кроме того, биологическое разнообразие человеческого организма и патологические различия проявления заболеваний негативно влияют на точность моделей искусственного интеллекта. В статье обоснована актуальность использования современных алгоритмических подходов, включая технологии глубокого обучения, для повышения качества изображений и эффективности диагностики.
В данном исследовании предложен новый подход на основе карты Кохонсна для очистки речевого сигнала от шумов. В этом методе шумовые кластеры определялись с использованием карты Кохонена на основе частотных и энергетических характеристик речи, а для оценки уровня шума применялся метод «Minimum Statistics Noise Estimation». Это позволило добиться стабильных результатов даже при высоких уровнях шума. В качестве признаков использовались MFCC при низком уровне шума и логарифмическая мел-спектрограмма (Log-Mel) при высоком уровне шума. Эксперименты проводились при различных уровнях шума (1%, 5%, 10%, 15%, 20%, 25% белого шума), а результаты оценивались с помощью метрики PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality).
Настоящая работа посвящена исследованию применения машинного обучения (ML) для трансформации бизнсс-процсссов в условиях цифровой экономики. Рассматриваются возможности использования алгоритмов ML для автоматизации управления, прогнозирования ключевых показателей эффективности (K.PI) и оптимизации распределения ресурсов. В статье подробно описаны теоретические основы, методология разработки программного решения, а также результаты экспериментов на реальных данных из логистики и электронной коммерции. Приводятся примеры применения линейной регрессии, случайного леса, градиентного бустинга и нейронных сетей, демонстрирующие их эффективность в повышении производительности и снижении издержек. Работа подчёркивает стратегическую роль ML как инструмента достижения конкурентных преимуществ и предлагает направления для дальнейших исследований в области адаптации технологий к различным отраслям.
В данной статье анализируется предварительная обработка изображений дистанционного зондирования на основе модели дискретной гистограммы. Фиксироваться эффективность применения данной модели, ее значимость, качество и уникальность. Кроме того, показано практическое значение инфракрасных каналов в повышении эффективности распознавания объектов при дистанционном зондировании Земли.
В данной статье рассматривается внедрение цифровой трансформации для повышения эффективности образования в высших учебных заведениях и модернизации образовательных процессов. Также обсуждаются возможности оптимизации образовательных ресурсов, эффективного управления рабочими процессами студентов и преподавателей, а также повышения качества образования через внедрение цифровых технологий. В статье представлены меры и рекомендации, направленные на улучшение образовательного процесса через внедрение этих цифровых инструментов.
В данной статье рассматривается роль цифровых технологий и искусственного интеллекта в современном обществе, в частности, их применение в науке, образовании и промышленности. Освещены практические приложения технологий искусственного интеллекта, их влияние на деятельность человека, эффективность и перспективы развития.
В данной статье рассматривается влияние цифровых технологий и искусственного интеллекта на логистику между Россией, Китаем и Узбекистаном. Описываются теоретические и практические аспекты применения ИИ в логистических системах, а также анализируются возможности оптимизации процессов, повышения эффективности и снижения затрат. Подчеркивается стратегическое значение логистики для развития экономик этих стран в условиях глобализации.
Данная статья посвящена значению финансового анализа и классификации финансовых показателей. Основная цель финансового анализа - повысить эффективность деятельности хозяйствующих субъектов, оценить финансовое положение и помочь принять ключевые решения на его будущее. В статье рассматриваются различные объекты и показатели финансового анализа, в частности ликвидность, рентабельность, финансовая устойчивость, эффективное использование активов и коэффициенты долга.
Настоящая статья показывает, что в условиях индустрии 4.О., цифровые технологии в высшем образовании способствуют повышению качества, детализации и наглядности учебного процесса, позволяют выстроить индивидуальные траектории обучения для каждого студента, предоставляют новые возможности для повышению квалификации профессорско-преподавательского состава вуза, что в конечном итоге, служит залогом подготовки высококвалифицированных специалистов для отраслей и сфер экономики.
Данная статья посвящена необходимости разработки моделей прогнозирования на основе данных для принятия качественных решений в управленческих системах. Рассмотрены методы, основанные на временных рядах, в процессе анализа данных и прогнозирования. Приводятся анализ временных рядов, влияние на формирование управленческой стратегии, а также математические модели и алгоритмы, необходимые для повышения точности и эффективности, а также улучшения надежности результатов.
В докладе рассмотрены вопросы создания систем поиска научнообразовательной информации на основе интеграции модулей, основанных на методах искусственного интеллекта. Актуальность проблемы диктуется необходимостью повышения оперативности поиска информации в базах данных для решения научных, образовательных и технологических проблем.
В данной тезисной работе представлено общее описание алгоритмов обработки рентгеновских изображений человеческой стопы, которые важны для диагностики различных состояний стопы, включая переломы, деформации и заболевания суставов. Исследование охватывает несколько методов обработки изображений, таких как выявление изменений, сегментация и извлечение признаков, что способствует улучшению качества рентгеновских снимков и повышению точности диагностики. Кроме того, в тезисе обсуждаются трудности, связанные с шумами, искажениями и низкой контрастностью рентгеновских изображений, а также предлагаются методы снижения этих проблем. Реализация этих алгоритмов направлена на повышение эффективности диагностики заболеваний стопы и более эффективное принятие медицинских решений.
